Uso de detectores MOSFET para verificar y validar el tratamiento de radiación Monte Carlo en un maniquí antropomórfico
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Los tratamientos de radioterapia planificados mediante simulación Monte Carlo proveen un cálculo de dosis muy preciso en comparación a los sistemas deterministas. En el presente trabajo, hemos utilizado el MCNP6 (código Monte Carlo de transporte de partículas) para simular la irradiación de un maniquí antropomorfico (RANDO phantom) con un acelerador lineal médico y se ha validado con medidas experimentales tomadas en el interior del maniquí mediante dosímetros MOSFET. El modelo detallado de la Elekta Precise con colimador multiláminas utilizando un haz de fotones de 6 MeV fue diseñado y validado por medio de curvas de dosis en profundidad en cuba de agua para haces de diferentes tamaños y formas en los trabajos anteriores. \nEste estudio incluye en la simulación de la geometría el maniquí RANDO. Para ello, un conjunto de imágenes de tomografía computerizada (CT) del maniquí fue formateado introduciendo las slices en el software PLUNC. El programa PLUNC realiza la segmentación mediante la definición de las estructuras anatómicas y un algoritmo de Matlab escribe la información del maniquí en formato de entrada para MCNP6. La simulación ha sido verificada y validada a través de la comparación de mediciones de dosímetros MOSFET de alta sensibilidad (Best medical Canada) en diferentes puntos dentro del maniquí con los resultados de la simulación. Los MOSFET Wireless utilizados proporcionan la estimación de dosis en volumen extremadamente finos, por lo que la validación llevada a cabo es muy precisa. \nLa comparación muestra buena concordancia entre las mediciones de los MOSFET y los cálculos Monte Carlo, confirmando la validez del procedimiento desarrollado para incluir pacientes vía CT en simulaciones y aprobar el uso de simulaciones Monte Carlo como sistema preciso para planificación de tratamientos.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it